КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Определение подходящего направления
Для описания алгоритма выбора наилучшего направления поиска очередной точки минимизирующей последовательности введём ряд важных понятий. Определение 13.3. Ограничение () называется активным в фиксированной точке , если (). Введём в рассмотрение множества индексов активных ограничений в фиксированной точке : - индексное множество активных нелинейных ограничений; - индексное множество активных линейных ограничений; ;. Введем в рассмотрение множество n -мерных векторов в точке и построим множество Множество представляет собой конус возможных направлений в точке . Если - внутренняя точка множества R, то множество пусто, т.е. в этой точке нет активных ограничений, и на выбор вектора S не накладывается никаких ограничений. Введем искусственную переменную и определим множество (n +1)-мерных векторов следующим образом: . Задачу выбора подходящего направления сформулируем как задачу линейного программирования: . (13.7) Очевидно, что при множестваи совпадают. Если , то из ограничения следует, что и направление будет подходящим. В этом случае , т.е. не направлено по касательной к нелинейным границам. При этом, чем больше , тем больше отличается от нуля , т.е. тем больший угол образуется между и внешней нормалью . Если, то точка оказывается точкой минимума функции . Присутствие в задаче (13.7) ограничения объясняется следующим образом. Когда речь идёт о выборе направления, нас интересует именно направление, которое задаётся некоторым вектором произвольной длины. Но при решении ЗЛП (13.7) величина может оказаться неограниченной. Чтобы этого избежать следует наложить на длину S некоторые ограничения. Поэтому в постановке задачи (13.7) должно присутствовать так называемое условие нормализации. Таким условием может быть одно из следующих ограничений: №1.. №2. №3.если или если №4. Признак оптимальности в задаче выбора наилучшего подходящего направления устанавливается следующей теоремой. Теорема 13.2. Точка является точкой минимума на , регулярном по Слейтеру тогда и только тогда, когда для всех , удовлетворяющих неравенству . Д о к а з а т е л ь с т в о.Если в решении задачи выбора направления (13.7) окажется, что , то соответствующее направление будет подходящим, и точка не может быть точкой минимума функции . Пусть теперь для всех , удовлетворяющих условиям
Будем считать для сокращения записей, что в (13.10) содержатся также и прямые ограничения на переменные задачи . Введя в рассмотрение - мерные вектора , неравенство можно записать в виде В силу теоремы Фаркаша, устанавливающей равносильность условий , найдется такой вектор , , что имеют место равенства
Если , т.е. , то из (13.11) , (13.13) Умножая скалярно равенство (13.13) на некоторый произвольный вектор , принадлежащий множеству получим . Но в множестве выполняются условия и для любого . Следовательно, для любого , а значит в точке нет подходящего направления и она является точкой минимума функции на . Если , то из условия и равенства (13.12) следует существование по крайней мере одного , . Тогда умножая (13.11) на (13.14) Но из регулярности по Слейеру следует существование точки такой, что для всех . Тогда, полагая , в силу теоремы 12.5 имеем т.к. , а . Таким образом, хотя бы одно из слагаемых в (13.14) строго меньше нуля а все остальные неположительны. Поэтому левая часть равенства (13.14) не может быть равна нулю, т.е. случай невозможен. Теорема доказана.
Контрольные вопросы 1. В чем заключается основная идея метода возможных направлений? 2. Какое направление называется возможным в допустимой точке? 3. Поясните понятие подходящего направления в допустимой точке. 4. Какие ограничения называются активными в фиксированной точке? 5. Какой метод решения задачи выпуклого программирования называется методом возможных направлений? 6. Приведите алгоритм построения начального приближения в методе возможных направлений. 7. Опишите процедуру построения очередной точки минимизирующей последовательности в методе возможных направлений. 8. Дайте определение конуса возможных направлений в точке. 9. Опишите постановку вспомогательной задачи для выбора наилучшего подходящего направления в допустимой точке. 10. Сформулируйте признак оптимальности в задаче выбора наилучшего подходящего направления в допустимой точке.
Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 364; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |